都在说大数据期间，数据就是竞争力，互联网金融打击传统银行业。银行业的人自己怎么看大数据，大数据毕竟怎样在传统银行内部发生作用，最好听听银行内部的人讲讲他们的工作。
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8 I# C# I0 J# s R9 h. B 以下是光大银行刘锦淼在“2013云天下大会”上的主题演讲择要，从架构到应用报告银行在大数据期间是怎么搭建根本办法以及接纳大数据技能：
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光大银行自己内部在讲2013年是光大银行的大数据元年，从数据管理、数据架构规划、数据堆栈不停的升级扩容、新技能的应用到数据分析、发掘、相干的技能预备、相干的帮助共同，根本上我们已经做好了使用大数据发挥代价的预备，我们想2014年我们会有更多的探索在这方面。, {2 b& ~2 b! C$ _4 |
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数据服务有三个方面：+ l' z4 p" M0 j# _
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一方面，我们是属于天下性贸易银行，起首第一步就是要面向总行提供专业的数据服务；第二方面要面向分行提供数据服务；末了，面向业务发展的热门，不停提供数据分析陈诉，使用大数据来找到业务关联，发现业务机会。
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举几个例子，第一个例子，国内银行很少能实现，这也是我们梦寐以求想做的变乱。这是荷兰银行，在他们的网站有一个很简朴的图片，也就是说客户来了以后会看到一个广告，好比说车贷。客户看到这个广告以后，想在网站上做个盘算，可他误使用的是房贷盘算器。银行实时看到用户在使用房贷盘算器，会自动把这个用户看到的页面广告变成房贷广告。这个房贷广告只有这一个客户能看到，其他的全部客户看到的照旧刚才的车贷广告。' b' V2 ]* P! s
6 k- a/ n7 G% ?+ b 这分析了什么呢？分析这家银行在它的网银流派上做实时营销。分析客户在他网上银行的点击记载，对非金融性生意业务的数据举行实时分析以后做的针对式的营销。这是荷兰银行做得很故意思的地方，如今国内很少有银行能做到实时营销。
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光大银行近期在发展社区银行，也运用到大数据分析技能，我们会拿到许多外部的数据，包罗像58同城数据、大众点评数据、搜房网的数据，另有一些社区规划的数据，包罗对社区银行策划模式的定位，以及差异化对社区银行资源设置等等。5 u- Z b8 S- P0 o1 P
0 W V- t0 s2 r# V 下一个例子是新浪微博的舆情监控分析。对于互联网这种数据的查取，包罗用中文语义举行关联性的分析，如今许多公司都在做，光大银行先做一些探索。分析了一下如今光大银行银行在舆情上的数据，发现理财需求照旧最告急的，这是光大的特点。
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. w3 e: p- {4 W* ^' ?" @ 别的，针对客户感情的变革，去做一些营销。还可以分地域，差异的地域、差异的互联网用户的特点是不一样的。
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. e4 \! ~+ B' h5 v6 e 怎么用好大数据？我们有这么一个形貌，从开端探索到大数据的实验使用，到终极我们要摆设应用使用，这内里包罗许多步调，包罗构造、包罗大数据的获取，包罗我们怎么用大数据，在哪些范畴去分析，包罗我们讲的客户营销范畴都会用到，终极我们会用成熟的大数据应用，包罗我们大数据的一些相干的管理制度去规范大数据的使用。
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7 }& m& I6 `8 O% R5 N. W5 G3 A 从数据架构的角度来讲，我们大概必要突破原有的数据应用架构来做，包罗如今的数据要求更快，刚才讲到了要求到T+0了，如今我们做到的根本上都是T+1。
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$ c( l |9 Q2 f {' k 从架构的计划目的上来讲，我们必要满意多样化的数据服务需求，从单一的平台过渡到多元化的布局，终极我们要具备更广泛多样化的数据处理惩罚要求。这必要银行有开放心态，跟更多的厂商交换相助，把架构真正的应用做出来。
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/ K8 k& T! u9 ?8 X 末了是一个新技能的应用，也就是Hadoop。固然许多人都在讲Hadoop不代表大数据，但是Hadoop是大数据的一个非常告急的应用架构。如今银行根本上是有对于大数据处理惩罚的架构，包罗我们如今有的Oracle的一体机等等，横向扩展性都是有范围的，但是对Hadoop来讲，横向扩展性非常强，本钱非常低。以是，Hadoop将来黑白常有竞争力的。7 e* g! @* [ C1 X' l" r# z% _
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光大银行对于Hadoop来讲做了一个什么样的实验呢？由于银行都有汗青数据，我们从1999年体系大会合以后，十几年的数据不绝是在非在线的状态，会有许多的汗青查证的要求，包罗客户、羁系机构、查察构造，都会来我行举行汗青数据查证。这种查证的服从黑白常低的，怎么样办理查证的高效支持呢？就是Hadoop。
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把汗青数据查询功能架到Hadoop的根本上，着实最告急的是我们真正用了这种开放Hadoop的架构技能做一个银行非常传统的业务，这固然是我们如今看到的银行敢不敢把Hadoop用在业务上的创新实验，我们如今用得还蛮不错，我想反面我们会有更多的范畴去实验Hadoop的技能。末了这是盘活线下资产、盘活数据代价的方法。 | 
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发表于 2019-6-12 17:36:44